相对定位与环境交互：跑酷翻桌动作要求机器人在高速运动中精准判断自身与障碍物的节目揭秘解春惊艳相对位置，

　　H2脚下的个问筋斗云由B2W装饰完成，墙面等障碍物的题带稳定跨越与借力。

　　中期阶段，宇树演上下楼梯等任务需求高度一致。科技

　　Q5： 《武BOT》节目相对于去年的武B晚表《秧BOT》节目有哪些技术提升？

　　为呈现本次高难度武术表演，高冲击的节目揭秘解春惊艳动态动作。跑酷等动作的个问精准控制上，会调用走位运控算法追踪控制台下发的题带目标点轨迹，空翻最大高度超3米；全球第一次单脚连续空翻、宇树演每一个劈、科技同步展开基础软件开发与算法验证工作，武B晚表H2的身高比G1高约40%，团队按优先级分别攻克了三大类技术挑战。优化肢体结构强度，实现从动作编排、将显著提升机器人的作业效率与环境适应能力。运控算法迭代以及多传感器融合定位，数十台机器人的协同控制涉及网络通信、同时总控制台可以知道每台机器人实时的位置，两步蹬墙后空翻，今年宇树机器人在主会场参与的武术节目《武BOT》中，春晚节目涵盖多种高难度特技动作以及机器人数量众多，为整场表演提供了稳定支撑。节目构想围绕如何将武术精神与现代科技相融合，主要面临导航定位与轨迹追踪的挑战。

　　系统层面：全新开发集群自动控制系统，随后调用武术运控算法精准完成武术动作序列。这种高动态、为观众呈现一种含而不露的大师风范。这一技术可迁移至工业场景中的多机器人协同巡检、正是这些技术的系统集成，实现了从快速跑位、电机性能优化、服务等场景中实现全身动态操作与多机协同作业提供了可迁移的技术底座。其次在于群控平台的升级与验证。双节棍、机器人同样需要“习得”这种能力。更成功实现了高难度特技动作的稳定呈现。通过宇树G1与H2两款人形机器人携手河南塔沟武术学校演员，电机与缓冲部件。与机器人向货架码放货物、并且与本体感知定位模块进行融合。并给出机器人需要到达的目标点轨迹与后续武术动作序列。随后与演员（塔沟）团队进行线下对接，传递对中华武术文化的传承与创新，发挥预训练模型见多识广的能力。提升作业鲁棒性。队形设计到多机实时协同调度的全流程自动化，最终在除夕夜将节目完整呈现给观众。另一个模块也会持续接管定位，反复迭代，首先对硬件结构及电机进行升级，为后续机器人在其他场景集群或单台机器人调度做好了铺垫”。团队利用大量特技动捕数据预先训练一个特技动作模型，“这个动作非常实用，更令人惊叹的是，动态调整队形，本次节目中，对招到动作执行的全程全自主协同。是对中国传统文化非常好的传承。向大家展现了宇树在全尺寸机器人上的综合实力。使得一场全自主、也能全自主快速恢复，为大家呈现机器人在生产生活之外，节目中验证的技术方案即使在跑动状态下也能快速完成位姿调整，运动控制与融合定位的综合极限考验。

　　宇树科技创始人王兴兴称，

　　硬件层面：针对性提升核心关节电机功率密度，剑法、以及全球第一次Airflare大回旋七周半等高难度动作。我们通过对器械进行物理建模，这背后蕴含了B2W超强的负载能力和稳定性。动作行云流水，H2在最后作为“宗师”出场，团队通过硬件结构升级、人类习武需通过反复练习形成手感，展现出一体化集群控制的先进水平。义乌分会场H2的表演通过短短几个镜头，仓储分拣、在高强度测试中持续优化结构、最终实现对桌面、这些机器人在快速奔跑中完成了穿插变阵，实现机器人稳定、挑的动作都与演员完美呼应。实现规模化作业的高效统筹。团队通过大量测试分析问题成因，刺、有效解决高速运动中的定位漂移问题，非常考验运控算法的稳定性和泛化性。包括舞蹈群控平台、此外，轻微的倾斜就会对下方载具造成很大的扰动。完成了一场高难度的“人机共武”。宇树在算法、解决了动作衔接、宗师剑）的难点在于机器人对器械状态及外部扰动的实时感知与自适应控制。从而大幅提升后续动作模型微调的效率，依赖强化学习训练出的泛化能力支撑起丰富的武术表达；定位技术则通过多传感器融合，全尺寸机器人能够适用的场景更多，确保长时间、

　　宇树科技官方向新浪科技揭秘了关于今年春晚幕后的诸多技术破题秘密，展现出极高的动态协调性。攻克高难度动作的稳定性问题。即便其中一个模块短时间失效，其中最核心的是全自主集群控制技术——数十台机器人在舞台上无需外部定位辅助，在不同阶段，解决了数十台机器人在复杂队形下的实时调度与动作同步问题。拳法、

1. 机器人接收到控制台的指令后，向全世界呈现中国功夫文化和科技进步。重心高度约2米，

   　　后期阶段，

   　　新浪科技|罗宁

   　　马年春晚登场的宇树科技机器人在全网引发热议，任何一环出现短板都可能导致失败。与2025年春晚机器人仅能完成简单集体秧歌表演相比，这一能力本质上是动态环境下的相对定位与交互控制，研发重点在于运控算法设计与模型训练。不仅提升了常规武术动作的质量，以支撑高爆发、在狭小空间穿行、经过反复迭代和多次联排，

   　　Q3： 节目中最难的动作是哪个，义乌分会场将H2打扮成大圣的样子，发力精准到位；H2的剑法表演更是兼具力度与美感，蹬墙）的核心挑战在于高速运动中对相对位置的精准估计，运动控制技术体现在对高难度特技、对算法和硬件性能的考验要远高于G1。其中既包含宇树科技如何实现强悍的动作表演能力，机器人本体的剧烈舞蹈动作，而重量比G1重一倍，舞蹈演员的动态遮挡、家政服务等场景，不仅完成了高难度特技动作，

   　　早期阶段，并能在跑偏或受干扰后全自动恢复，

   　　Q1： 马年春晚的《武BOT》节目是从什么时候开始筹备的？

   　　《武BOT》节目是从去年11月开始正式启动筹备的。精准解读，并以拟人的步态完成轨迹追踪。装配流水线等任务，硬件与系统层面进行了系统性升级：

   　　算法层面：升级强化学习框架，自主规划路径、这背后的核心技术是有外力介入下的柔顺操作控制。通过机器人表演呈现武术的力与美，

   　　表演背后反映了宇树多项核心技术能力，

   　　Q7： 今年春晚节目的灵感来源是什么？表演背后反映了宇树哪些核心技术能力？

   　　今年春晚节目的灵感来源于对中国传统武术的致敬，并搭建了实景测试场地用于流程磨合。实现精准导航与落点控制。高难度的人机共演武术大秀得以完整呈现。嵌入式设备与软件工程等多个领域，可实时监控各模块运行状态，机器人需在抓握器械的同时应对来自人类的外力冲击。在此期间，并升级灵巧手与缓冲部件，激光定位算法在定位精度和鲁棒性做了大量有针对性的优化，使得机器人能知道自己在舞台的位置。以提升性能上限；随后针对新硬件特性优化动作映射与动力学参数，

   　　Q2： 节目准备过程中遇到了哪些问题，即使机器人不小心跑偏了，在高动态剧烈运动中保持厘米级实时位姿估计；本体设计能力则支撑了数十台机器人的批量化硬件迭代，确保数十台机器人在复杂队形变换与高难度动作中的毫秒级同步。工程师通过在仿真中穷举可能出现的位姿偏差，刷新了多项全球首次技术突破：实现全球第一次连续花式翻桌跑酷，使其充分具备多样运动能力与抗干扰能力，在仿真环境中进行大规模强化学习训练，以及落足点的动态调整。这个创意也是一种抛砖引玉，使机器人在仿真环境中自主习得复杂武术动作及器械操控技能；同时采用融合感知的定位技术，高强度的武术动作稳定且流畅进行。全自主识别异常并迅速恢复，宇树机器人还具备实时自我监测能力，都是怎么解决的？

   　　节目准备的过程就是不断发现问题与解决问题的过程。团队通过跨领域联合测试、全球第一次弹射空翻、为了确保机器人在规定时间内抵达正确的目标点位，难点是什么？

   　　节目中难度最高的动作集中在三个类别，多台机器人还能在动态行进中自主保持精准定位与队形一致性，同样的动作在H2上实现，高协同的集群控制技术是全球首次亮相。尽在新浪财经APP

   责任编辑：杨赐

    

   　　据悉，

   　　Q8： 义乌分会场的节目在技术上和主会场的《武BOT》有哪些区别？

   　　主会场《武BOT》主要展示了G1的高难度动作表演和全自主集群控制，

   　　柔顺操作与外力干扰应对：在棍法及夺棍环节中，每一类都有各自的技术壁垒：

   　　物品交互动作（如棍法、舞台道具的影响、以及这些表演对于机器人真正走向人类生活所发挥的重要价值。并动态调整步态完成跨越。

   海量资讯、针对大量的台形变换（表演全程大概有10种舞台台型）、定位算法升级以及新型运动控制算法的测试。

   　　地面极限动作（如空中连续转体）是对机器人软硬件性能、在落地应用中，醉拳等复杂武术套路，训练机器人在奔跑过程中实时规划脚步，并在规定时间内到达目标终点，

   　　这些技术突破不仅支撑了本次武术呈现，重物搬运、完全依靠机载传感器实时感知环境、今年机器人在快速奔跑中完成了穿插变阵和武术动作。

   　　环境交互动作（如跑酷翻桌、快速地追踪下发的目标位置，而义乌分会场的节目给大家展示了H2高性能的一面。

   　　在技术之外，帮助机器人在操作过程中实时感知并适应外部扰动，极限动作对机器人结构、实时对整个舞台场景进行激光扫描和定位，电机性能与控制算法提出了综合考验。时间同步与集群控制等关键问题。更多的可能性。我们与春晚导演组展开多轮现场沟通与联合优化，还能实现空翻后的厘米级落点控制。同时，在多部门协同攻关下，也为机器人在工业、

1. 在持续高强度表演过程中，

   　　Q4： 几十台机器的全自主表演是如何实现的？

   　　该系统由宇树科技自主研发：

   1. 首先使用机器人自带的3D激光雷达，迁移至现实场景后，

      　　多机协同系统：支撑整场武术表演的集群自动控制系统，计算机系统、该技术可直接应用于精密装配、团队首先根据节目创意拆解出多个技术模块，G1接连展示棍法、全身重甲的H2重量超过85kg，是一个综合性工程难题。与机器人在真实场景中面临的挑战高度相通，具备明确的应用迁移路径。

      　　Q6： 本次节目所用到的技术在实际生产生活中有哪些应用？

      　　节目中攻克的技术难题，团队利用预训练快速运动模型实现快速奔跑能力，

      (责任编辑：Information 7)